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78 条结果
- 基于微粒群优化算法的超市最优选址定量化研究北大核心CSCDCSTPCD
- 利用T-S模糊自适应PSO算法优化PID参数北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法).算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性.将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数.仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性.
- 单纯形微粒群优化算法的改进及其在优化PID参数问题中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：实现了对单纯形微粒群优化算法(SPSO)的改进.在利用单纯形法进行局部寻优的过程中,结合一维搜索中的0.618法选取压缩因子和扩张因子,将这一改进的方法应用在PID调节器的参数优化问题中,并进行了仿真实验.实验结果表明:改进后的单纯形微粒群优化算法的寻优过程更为完善,而且收敛速度更快.
- 基于改进PSO算法的SSSC广域阻尼控制器设计北大核心CSCDCSTPCD
- 基于多样性指标的两群替代微粒群优化算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：粒子群优化算法是进化计算领域中的一个新的分支.该算法简单且功能强大,但是粒子群优化也容易发生过早收敛的问题.该文提出一种两群替代微粒群优化算法,该方法将微粒分成不同的两分群进行搜索寻优.搜索一定次数后,每一次迭代首先判断微粒群的多样性是否低于一个阈值,若低于则按照黄金分割率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中的劣势微粒.对3种常用函数的优化问题进行测试和比较,结果表明,该两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,…查看全部>>
- 小生境微粒群优化算法北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
- 分段式微粒群优化算法北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
- 两群微粒群优化算法及其应用北大核心CSCDCSTPCD
- 微粒群优化算法北大核心CSCD
- 变邻域宽度的爬山微粒群优化算法及其应用北大核心CSCD